基于DDPG算法的路径规划研究

• 作者: 张义 郭坤
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 路径规划 深度强化学习 DDPG ActorCritic 连续动作空间
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 193-194
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6

摘要

路径规划是人工智能领域的一个经典问题,在国防军事、道路交通、机器人仿真等诸多领域有着广泛应用,然而现有的路径规划算法大多存在着环境单一、离散的动作空间、需要人工构筑模型的问题。强化学习是一种无须人工提供训练数据自行与环境交互的机器学习方法,深度强化学习的发展更使得其解决现实问题的能力得到进一步提升,本文将深度强化学习的DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法应用到路径规划领域,完成了连续空间、复杂环境的路径规划。